图 2:Cu(111) 上的电压脉冲。a) 3 . 5 × 3 . 5 nm 2 STM 初始状态的形貌图像,其中暗(HS)邻居(V = 0 . 3 V,I = 5 pA)和 b) 4 . 8 × 4 . 8 nm 2 STM 初始状态的形貌图像,其中亮(LS)邻居(V = 0 . 3 V,I = 5 pA)。黑点表示两种环境中电压脉冲的位置。c)、d) 分别在暗(HS)和亮(LS)邻居的 0.5 V 电压脉冲期间记录的典型 I(t) 轨迹。e)、f) 分别在暗(HS)和亮(LS)邻居的 I(t) 轨迹的每个平台的电流乘以持续时间(I×∆t)的分布。红色圆圈(蓝色方块)对应于从亮(LS)到暗(HS)(暗(HS)到亮(LS))分子的实验事件分布。虚线对应于每个分布的单指数拟合。g)、h) 两种环境下 LS 和 HS 状态在 0.5 V 时的相对势能示意图。
摘要 —本文介绍了一种新颖的多智能体强化学习 (MARL) 框架,以使用无人机 (UAV) 群作为传感雷达来增强综合传感和通信 (ISAC) 网络。通过将无人机的定位和轨迹优化构建为部分可观测马尔可夫决策过程,我们开发了一种 MARL 方法,该方法利用集中训练和分散执行来最大化整体传感性能。具体来说,我们实施了一种分散的合作 MARL 策略,使无人机能够制定有效的通信协议,从而增强其环境意识和运营效率。此外,我们通过传输功率自适应技术增强了 MARL 解决方案,以减轻通信无人机之间的干扰并优化通信协议效率。此外,还结合了传输功率自适应技术来减轻干扰并优化学习到的通信协议效率。尽管复杂性增加,但我们的解决方案在各种场景中都表现出强大的性能和适应性,为未来的 ISAC 网络提供了可扩展且经济高效的增强功能。索引术语 — 多智能体强化学习 (MARL)、综合传感和通信 (ISAC)、无人机 (UAV)。
Bistable图像,也称为模棱两可的图像或可逆图像,显示了视觉刺激,尽管观察者并非同时,但可以在两个不同的解释中看到。在这项研究中,我们使用可动的图像对视觉模型进行了最广泛的检查。我们手动收集了一个数据集,其中包括29张Bissable图像以及它们的相关标签,并在亮度,色彩,旋转和分辨率方面进行了121种不同的操作。我们评估了六个模型体系结构的分类和属性任务中的十二个不同模型。我们的发现表明,除了来自Idefics家族和llava1.5-13b的模型外,在模型之间,一个相对于另一个相对于另一个相对于另一个相对于图像操作的差异的明显偏爱,对图像旋转的例外很少。另外,我们将模型的偏好与人类进行了比较,并指出这些模型并没有与人类相同的连续性偏见,并且通常与人类初始解释有所不同。我们还调查了提示中的变化和使用同义标签的影响,发现与图像训练数据相比,这些因素明显更多的是模型的解释,而不是图像较高的图像表现出对Bissable图像解释的影响更高。所有代码和数据都是开源的1。
摘要:振动产生的机械能广泛存在于周围环境中。可以使用摩擦发电机有效地收集这些能量。然而,由于带宽有限,收集器的效率受到限制。为此,本文对变频能量收集器进行了全面的理论和实验研究,该收集器集成了基于振动冲击摩擦电的收集器和磁非线性,以增加工作带宽并提高传统摩擦电收集器的效率。带有尖端磁铁的悬臂梁与另一个极性相同的固定磁铁对齐,以产生非线性磁排斥力。通过利用尖端磁铁的下表面作为收集器的顶部电极,将摩擦电收集器集成到系统中,而将附有聚二甲基硅氧烷绝缘体的底部电极放置在下方。进行了数值模拟以检查磁体形成的势阱的影响。讨论了结构在不同激励水平、分离距离和表面电荷密度下的静态和动态行为。为了开发具有宽带宽的变频系统,通过改变两个磁体之间的距离来改变系统的固有频率,以减小或放大磁力,从而实现单稳态或双稳态振荡。当系统受到振动激励时,梁会振动,从而导致摩擦电层之间产生撞击。收集器电极之间的周期性接触-分离运动会产生交变电信号。我们的理论发现得到了实验验证。本研究的结果有可能为开发有效的能量收集器铺平道路,该收集器能够在广泛的激励频率范围内从环境振动中获取能量。与传统能量收集器相比,在阈值距离处发现频率带宽增加了 120%。非线性冲击驱动的摩擦电能量收集器可以有效拓宽工作频率带宽并增强收集的能量。
已经开发出能够进行多模式运动的机器,这些机器能够在非结构化环境中机动,用于搜索和救援行动、[2] 监控和防御等应用。 [3] 这种多模态性通常通过 i)身体形状变形、ii)步态改变或 iii)使用不同的驱动或推进机制实现。 一种流行的方法是使用专门用于相应环境中运动的不同推进机制(例如,螺旋桨用于飞行和游泳,轮子用于陆地运动 [4,5] )。 然而,多种推进机制会使设计复杂化,并增加此类系统的重量。 同样,使用能够实现不同步态和运动模式的单一推进机制可以简化设计,但通常会导致在某些环境中的移动性受到更多限制。 [6–8] 一种有前途的替代方案是利用身体的可逆形状变形,这样就可以重新调整一组常见的执行器或机器人肢体,以执行新的地面接触或流体结构相互作用模式(参见参考文献 [9–11] 中的示例)。软机器人特别适合可逆形状变化,因为它们具有机械可变形性和对受控刺激的形态反应。最近,Baines 等人提出了一种形状变形肢体,它可以利用刚度调节在鳍状肢和腿之间变换。[12] 这种肢体被安装在受海龟启发的机器人 [6] 上,以促进两栖运动。Shah 等人提出了一种
在本文中介绍了具有高度紧凑型配置中的灵活电子和电路的多功能可部署超薄复合动臂的新颖概念,可以监视其在空间中的部署动态。此概念特别适合有效载荷量极有限的立方体。多功能可部署的繁荣将是安装在3U立方体中的飞行硬件,该硬件计划于2023年作为空间技术演示启动到国际空间站(ISS)。多功能动臂由可动的超薄复合动臂,灵活的电子设备和动态监控电路组成,以及嵌入式柔性薄导线,用于动力传递和数据传输。提出了多功能动臂的设计,材料和制造方法。在模拟空间环境中进行的测试显示了在7°C至50°C的温度范围内的柔性电子设备的生存能力和稳定性,高真空水平约为1×10 -6 -6 TORR。基于地面的振动和部署测试证明了多功能繁荣,数据采集系统和部署机制的整体设计。对从集成柔性电子设备获得的数据的分析成功地捕获了部署动力学,并确定了繁荣的固有频率在0-100 Hz范围内。这些结果表明,该概念是对未来多功能超薄可部署空间结构的一种有希望的方法。
原则上,如果状态之间的转变表现出导致双稳态的磁滞现象,则在不同状态之间切换可以读取和写入信息。响应性聚合物在其体积相变时表现出磁滞现象,例如热响应性聚合物。这是溶剂膨胀单相状态和溶剂消肿两相状态之间的转变。两种状态之间的转变在热力学上对应于铁磁材料中两种磁化状态之间的转变。对于铁磁材料,磁滞现象的特征是矫顽场强度 H c ,它是逆转磁化并从而改变磁化状态所需的,以及零场强度下的剩磁 M r。信息被编码在磁化状态中。在双稳态区域内,对于足够大的矫顽力和剩磁,它是长期稳定的。同时,体积相变信息将由溶液状态编码,并且对于足够大的矫顽力温度范围和剩磁来说,这是可能的。最近,非传统非磁性材料表现出双稳态,这在折纸结构的折叠状态 [3]、玻璃体 [4] 和主客体功能化的热响应聚合物中得到了证实。[5] 有了两个状态控制变量,逻辑运算的实现也将成为可能。近年来,逻辑门响应功能已被用于控制溶胶/凝胶转变 [6]、水凝胶降解 [7] 或纳米载体拆卸 [8],用于药物输送应用。对于响应性材料,到目前为止,双稳态和逻辑门功能都是通过使用化学反应来实现的,例如由外部刺激驱动的不稳定连接子的断裂/形成 [7] 或主客体复合 [5]。这导致化学状态和动力学方面的双稳态,
摘要。在有丝分裂纺锤体中,微管在中期通过捕获键附着在动粒上,微管解聚力引起随机染色体振荡。我们研究了纺锤体模型中的协同随机微管动力学,该模型由一组平行微管组成,这些微管通过弹性接头附着在动粒上。我们包括微管的动态不稳定性以及弹性接头对微管和动粒的作用力。采用基于福克-普朗克方程的平均场方法,对外力作用于动粒的单侧模型进行分析求解。该解建立了微管集合的双稳态力-速度关系,与随机模拟一致。我们推导出双稳态的接头刚度和微管数的约束。单侧纺锤体模型的双稳态力-速度关系导致双侧模型中的振荡,这可以解释中期随机染色体振荡(方向不稳定性)。我们推导出中期染色体振荡的连接体刚度和微管数的约束。将极向微管通量纳入模型,我们可以解释实验观察到的极向通量速度高的细胞中染色体振荡的抑制。然而,在存在极向喷射力的情况下,染色体振荡持续存在,但幅度减小,姊妹动粒之间有相移。此外,极向喷射力是必要的,以使染色体在纺锤体赤道处对齐,并稳定两个动粒的交替振荡模式。最后,我们修改了模型,使得微管只能对动粒施加拉力,从而导致两个微管集合之间发生拉锯战。然后,到达动粒后诱发的微管灾难是刺激振荡的必要条件。该模型可以定量再现 PtK1 细胞中动粒振荡的实验结果。
摘要 — 反向散射通信已成为低功耗/无电池传感器节点开发的热门选择。然而,射频源与接收器距离对该通信系统工作范围的影响尚未得到准确建模。在本文中,我们提出了一种双基地反向散射系统覆盖图模型,该模型基于接收器选择性、接收器灵敏度以及接收器、射频源和标签的几何位置。为了验证我们提出的模型和模拟,我们使用低成本商用 BLE 接收器和定制设计的 BLE 反向散射标签进行了实验。我们还表明接收器选择性可能取决于干扰水平,并给出测量结果来表明这种依赖性如何将系统误码率与射频激励功率联系起来。
1剑桥大学心理学系,CB2 3EB剑桥,2个Vicertoria de Revissionacion y Posgrado,Catolica del Maule,TALCA 3480112,智利,3个大脑和思维研究所,西安塔里奥大学,伦敦,伦敦大学,伦敦,伦敦46a 3k7,46a 3k7 IAGO 8370076,智利,6个计划,伊伯氏丝比,医院,布宜诺斯艾利斯艾利斯,布宜诺斯艾利斯C1199BB,阿根廷7实验心理学和神经科学实验室(LPEN),认知和转化神经科学研究所(Incogentical Cockience and intaimentimen)技术研究委员会(CONICET),布宜诺斯艾利斯,阿根廷,心理学9学院,社会和认知神经科学中心(CSCN),阿道夫大学智利圣地亚哥伊巴涅斯 2485,10 肯特大学计算机学院,ME4 4AG 查塔姆,英国和 11 剑桥大学临床神经科学系,CB2 3EB 剑桥,英国